このガイドでは、 Vertex AI Gemini API を、Vertex AI Gemini API を Vertex AI for Firebase SDK。
前提条件
このガイドは、Xcode を使用して Google Pixel 用のアプリを開発するための知識があることを前提としています。 Apple プラットフォーム(iOS など)。
開発環境と Apple プラットフォーム アプリが、 次の要件を満たす必要があります。
- Xcode 15.0 以降
- iOS 15 以降または macOS 12 以降をターゲットとする必要があります。
(省略可)サンプルアプリを確認します。
SDK はすぐに試して、さまざまな使い方の完全な実装を確認できます。 独自の Apple プラットフォーム アプリがない場合は、サンプルアプリを使用してください。 サンプルアプリを使用するには、次のことを行う必要があります。 それを Firebase プロジェクトに接続します。
ステップ 1: Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続する
Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがすでにある場合
Firebase コンソールで、 Gemini を使用した構築ページ、 2 つ目のカードをクリックして ワークフローを起動させます 学習します。コンソールに Vertex AI のタブが表示されている場合は、 タスクは完了しています。
以下を使用するには、プロジェクトをアップグレードしてください。 Blaze 従量課金制の料金プラン。
プロジェクトで次の 2 つの API を有効にします。
aiplatform.googleapis.com
およびfirebaseml.googleapis.com
。
このガイドの次のステップに進んで、SDK をアプリに追加します。
Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがまだない場合
ステップ 2: SDK を追加する
Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続したら、 (前のステップを参照)これで、Vertex AI for Firebase SDK をアプリに追加できるようになりました。
Vertex AI for Firebase ライブラリを使用すると、
Vertex AI Gemini API であり、Google Cloud 向けの Firebase SDK
Apple プラットフォーム(firebase-ios-sdk
)。Vertex AI for Firebase ライブラリの場合、
Firebase のインストールと管理には Swift Package Manager を使用
確認します。CocoaPods などの他のパッケージ管理システムは現在サポートされていません。
サポートされません。
Xcode でアプリのプロジェクトを開いたまま、[File] > [Add Packages] の順に移動します。
プロンプトが表示されたら、Firebase Apple プラットフォーム SDK リポジトリを追加します。
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
最新の SDK バージョンを選択します。
FirebaseVertexAI-Preview
ライブラリを選択します。上記の作業が完了すると、Xcode は依存関係の解決とバックグラウンドでのダウンロードを自動的に開始します。
ステップ 3: Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する
API 呼び出しを行う前に、Vertex AI を初期化する必要があります。 生成モデルの違いです
FirebaseVertexAI
モジュールをインポートします。import FirebaseVertexAI
Vertex AI サービスと生成モデルを初期化します。
import FirebaseVertexAI // Initialize the Vertex AI service let vertex = VertexAI.vertexAI() // Initialize the generative model with a model that supports your use case // Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-flash")
スタートガイドを読み終えたら、 Gemini モデルと(必要に応じて) location を使用します。
ステップ 4: Vertex AI Gemini API を呼び出す
アプリを Firebase に接続し、SDK を追加して初期化を終えたので、 Vertex AI サービスと生成モデルの Vertex AI Gemini API を呼び出す準備が整いました。
generateContent()
を使用すると、テキストのみのプロンプトからテキストを生成できます。
request:
import FirebaseVertexAI
// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-flash")
// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
if let text = response.text {
print(text)
}
で確認できます。
で確認できます。
Google アシスタントの機能
Gemini モデルの詳細
詳しくは、 さまざまなユースケースで利用可能な および 割り当てと料金をご確認ください。
Gemini API のその他の機能を試す
- テキスト生成の詳細 テキストのみのプロンプト: レスポンスをストリーミングします
- テキストの生成元 マルチモーダル プロンプト (テキスト、画像、PDF、動画、音声を含む)。
- マルチターンの会話(チャット)を構築する。
- 関数呼び出しを使用して接続する 生成モデルを外部のシステムや情報にエクスポートできます。
コンテンツの生成を制御する方法
- 以下を含むプロンプト設計について理解する ベスト プラクティス、戦略、プロンプトの例。
- 次のようなモデル パラメータを構成する temperature と max output トークンです。
- 安全性設定を使用して、 害を及ぼすおそれのある回答が返される可能性が高まります。
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